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贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。
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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Probability Adaption
Probability adaption, also known as sequence learning, is another important application of BN. It is used for probability updating based on the new information accumulated over time where the new information could be the occurrences of certain BEs or the accident precursors. The critical events for failure of ED were identified by probability updating, and their occurrences were recorded over a period of time in this study. A hypothetical case, in which the occurrences of identified critical events in the South China Sea have been recorded for a time interval of 15 days over one year (Tables 6,7,8, and 9), is included as an example to illustrate how to realize probability adaption. Normally, the average drilling cycle for a well is about 3 months. For this reason, the occurrence record of critical events is incorporated with the seasonal weather considerations in Liuhua oil field in the South China Sea. It is worth noting that the occurrence record of critical BEs represents whether the events occur or not, and it is not the actual occurrence record of the events. This means that the critical events occur once the ED is initiated each time. For example, $\mathrm{X} 9$ refers to the critical event of midstroke of TJ being not configured. If this event occurs during the installation of drilling riser system, it will exist during the drilling cycle of the well all along. However, for the basic event of X20 (formation of natural gas hydrate around the LMRP connector), as the hydrate can be removed by ROV once it is observed, the occurrence record may change during the drilling cycle.
The prior probabilities can be adapted after occurrences of these critical events for each well, and the revised prior probabilities $P$ can be calculated as follows [5, $41,42]$ :
$$
P=\frac{a+s}{n+s}
$$
where $a$ and $n$ denote the occurrence records of ED failure and total records of ED operations, respectively, for the past wells, and $s$ represents the occurrence record of the critical events for the ongoing well.
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Model Validation
When a new methodology is developed, it requires a careful validation to ensure its robustness. A sensitivity analysis was carried out in this study to test the proposed model. If the model is robust, the obtained result would be sensitive, but would not show abrupt variations to any minor change of the input parameters $[2,43]$. With the assumption of the prior probability of critical BE X15 being increased by $10 \%$, the probability of ED success decreased from $95.09$ to $94.97 \%$. When both of the prior probabilities of critical BEs X15 and X17 were increased by $10 \%$, the probability of ED success decreased from $94.97$ to $94.91 \%$. When the prior probabilities of critical BEs X15, X17, and X22 were increased by $10 \%$ simultaneously, the probability of ED success decreased from $94.91$ to $94.81 \%$. As expected, a slight increment of prior probabilities for critical BEs induced the decrement of probability of ED success in a reasonable way, thus giving a validation of the model.
In the present study, four reasons for ED of DP drilling vessel were analyzed which include drift-off, drive-off, storms, and internal solitary waves. Based on the analysis of reasons for ED, the hazards of ED were identified, which include human, design, operation, time, equipment, and control factors, and the influencing mechanism of the hazardous factors on ED was investigated.
Considering the specialty of ED operations and the simplicity of accident evolution process of ED failure, failure probability analysis of drilling riser ED operations was carried out by BN approach. Six categories of influencing factors were modeled and integrated into FT. Accident evolution process and three end states induced by ED failure were modeled by ESD, and then the integrated FT-ESD model was mapped into the $\mathrm{BN}$ which could consider polymorphism of BEs as well as conditional dependencies among the primary events of the ED operations. However, BN approach demands more expertise in terms of prior probability, conditional probability, and network construction based on causal relationships between components. A BN model also helps to identify the most probable path of events leading to an ED failure and the most probable paths of consequence caused by ED failure.
The present study indicates that the methodology proposed herein is an alternative approach in failure probability analysis of ED operations for deepwater drilling risers. The study showed that the X15 (inadequate overpull), X17 (large inclination angle of wellhead) and X22 (unreasonable disconnect moment) were the first three critical BEs for the failure of ED operations, and the probabilities of ED failure and potential consequences caused by ED failure varied with the states of critical BEs. Overall, the failure of ED operations is an event with low occurrence probability, and blowout is the consequence with the lowest occurrence probability caused by failure of ED operations. The analysis results obtained from this study could provide reference for risk decision making of $\mathrm{ED}$ operations and a better vision of ED safety issues.
贝叶斯网络代考
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|概率自适应
概率适应，也被称为序列学习，是BN的另一个重要应用。它用于根据一段时间累积的新信息更新概率，其中新信息可能是某些BEs的发生或事故前兆。本研究通过概率更新来识别ED失败的关键事件，并记录其在一段时间内的发生情况。以南海关键事件发生时间间隔为15天(表6、表7、表8、表9)为例，说明如何实现概率自适应。通常情况下，一口井的平均钻井周期约为3个月。为此，将南海流花油田关键事件的发生记录与季节性天气因素相结合。值得注意的是，关键be的发生记录表示事件是否发生，而不是事件的实际发生记录。这意味着每当ED启动时，关键事件就会发生。例如，$\mathrm{X} 9$表示TJ中冲程未配置的关键事件。如果这种情况发生在钻井隔水管系统的安装过程中，那么它将一直存在于井的钻井周期中。但对于X20的基本事件(在LMRP接头附近形成天然气水合物)，由于水合物一旦被观察到，就可以用ROV进行清除，因此在钻井周期中，水合物的发生记录可能会发生变化。
在每口井发生这些关键事件后，先验概率可以调整，修正后的先验概率$P$可计算如下[5,$41,42]$:
$$
P=\frac{a+s}{n+s}
$$
其中$a$和$n$分别表示过去井的ED失效发生记录和ED作业总记录，$s$表示正在进行的井的关键事件发生记录
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|模型验证
当一个新的方法被开发出来时，它需要仔细的验证以确保它的鲁棒性。本研究进行了敏感性分析，以检验所提出的模型。如果模型是鲁棒的，得到的结果将是敏感的，但不会对输入参数$[2,43]$的任何微小变化显示出突变。临界BE X15的先验概率假设增加$10 \%$, ED成功的概率从$95.09$下降到$94.97 \%$。当临界BEs X15和X17的先验概率都增加$10 \%$时，ED成功的概率从$94.97$下降到$94.91 \%$。当临界BEs X15、X17和X22的先验概率同时增加$10 \%$时，ED成功的概率从$94.91$下降到$94.81 \%$。正如预期的那样，临界BEs先验概率的轻微增加合理地诱导了ED成功概率的降低，从而证明了模型的有效性
本研究分析了DP钻井船发生ED的四种原因，包括漂移、驱离、风暴和内孤立波。在分析ED产生原因的基础上，确定了ED的危害因素，包括人为因素、设计因素、操作因素、时间因素、设备因素和控制因素，并探讨了危害因素对ED的影响机理
考虑到ED作业的特殊性和ED失效事故演化过程的简单性，采用BN法对钻井隔水管ED作业的失效概率进行了分析。将6类影响因素建模并集成到FT中，利用ESD对ED失效引起的事故演化过程和3种终端状态进行建模，然后将FT-ESD集成模型映射到$\mathrm{BN}$中，该模型可考虑ED操作主要事件之间的BEs多态性和条件依赖性。然而，BN方法在先验概率、条件概率和基于成分间因果关系的网络构建方面需要更多的专业知识。BN模型还有助于识别导致ED失效的最可能的事件路径和ED失效引起的最可能的后果路径
目前的研究表明，本文提出的方法是深水钻井隔水管ED作业失效概率分析的一种替代方法。研究表明，X15(超拔不足)、X17(井口倾角大)和X22(断开力矩不合理)是ED作业失败的前3个临界be，不同的临界be状态，ED失败的概率和ED失败造成的潜在后果也不同。总体而言，ED作业失败是发生概率较低的事件，井喷是ED作业失败发生概率最低的后果。本研究的分析结果可为$\mathrm{ED}$手术的风险决策提供参考，并对ED安全问题有更好的认识
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
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